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由于redis是內(nèi)存型數(shù)據(jù)庫(kù)，往往會(huì)被當(dāng)做緩存使用，那所以問(wèn)到redis相關(guān)知識(shí)點(diǎn)，緩存這層是繞不開的。今天咱來(lái)嘮嘮緩存穿透。

先來(lái)看看緩存穿透的定義：緩存穿透，注意，關(guān)鍵在透這個(gè)詞上，就是不僅把緩存層打透了，也把數(shù)據(jù)庫(kù)打透了，即查詢一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)也不存在的數(shù)據(jù)。

由于數(shù)據(jù)庫(kù)不存在這個(gè)值，那肯定緩存也不會(huì)有嘛，所以每次有這種垃圾查詢請(qǐng)求，都會(huì)打到數(shù)據(jù)庫(kù)上，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)造成負(fù)擔(dān)。

那咋辦呢?

今天介紹兩個(gè)辦法：

• 布隆過(guò)濾器
• 緩存空對(duì)象

布隆過(guò)濾器

相信不少同學(xué)面試時(shí)被問(wèn)過(guò)場(chǎng)景設(shè)計(jì)題：如果目前我們有個(gè)營(yíng)銷垃圾郵箱的匯總表，我們希望設(shè)計(jì)一個(gè)高效的攔截過(guò)濾器，怎么設(shè)計(jì)呢?

大家肯定脫口而出：hashmap/hashset。

對(duì)，這個(gè)思路一點(diǎn)沒(méi)錯(cuò)，如果我們的郵箱匯總表不大，當(dāng)然可以這么干。但如果匯總表稍微大一點(diǎn)點(diǎn)比如上到10億，那就不能這么干了。一般來(lái)說(shuō)面試官會(huì)回答：這么做占用空間太大，服務(wù)器內(nèi)存撐不住，可以換一個(gè)思路，我們的這個(gè)業(yè)務(wù)可以允許一定的誤報(bào)。

既然面試官都給提示了，那咱就往擠壓內(nèi)存占用的思路去考慮，既然又希望減少空間，又能接受誤報(bào)，可以考慮這個(gè)思路。

首先我們先設(shè)置一個(gè)空bit數(shù)組，初始全0：

設(shè)計(jì)k個(gè)hash映射函數(shù)，這k個(gè)映射函數(shù)各不相同，然后開啟一個(gè)for循環(huán)，把在匯總表中的郵箱通過(guò)這個(gè)映射函數(shù)得到數(shù)組指定位置，并置為1。比如這樣：

然后這樣

下次用戶有想查詢的郵箱，可以通過(guò)這一系列hash函數(shù)，判斷對(duì)應(yīng)位置是否全為1。如果是，則很大概率就是垃圾郵箱了。為啥說(shuō)是很大概率，因?yàn)橥耆煌淖侄危谝粋€(gè)hash函數(shù)中，映射也會(huì)相同的。

那如何減少誤判概率?增加hash函數(shù)個(gè)數(shù)，增加這個(gè)數(shù)組長(zhǎng)度。

最后提一下，這個(gè)數(shù)組可以就認(rèn)為是布隆過(guò)濾器。

緩存空對(duì)象

這個(gè)就很好理解了。咱們一般定義的查詢邏輯，是這樣

• 用戶發(fā)送查詢請(qǐng)求
• 緩存層收到請(qǐng)求查看緩存是否存在該值，存在即返回，不存在走步驟3
• 數(shù)據(jù)庫(kù)收到查詢請(qǐng)求，查詢?cè)撝担绻嬖?，就返回，并把值添加到緩存層上。不存在直接返?/li>

舉例來(lái)說(shuō)，我們用了個(gè)員工id和其對(duì)應(yīng)的工資表。如果員工有100個(gè)人，那我們id肯定是1-100排列。如果此時(shí)有個(gè)請(qǐng)求，想查詢id=1000的，那肯定啥也查不到，會(huì)被直接返回。

而緩存空對(duì)象，做的就是把這個(gè)值也緩存下來(lái)，即在緩存層中，添加一個(gè)id為1000，值為null的鍵值對(duì)。下次有對(duì)id為1000的請(qǐng)求，查詢直接打到緩存上，減少了數(shù)據(jù)庫(kù)壓力。

但這種操作會(huì)增加內(nèi)存開銷，所以如果采用這種方法，一般空對(duì)象緩存的過(guò)期時(shí)間極短。

參考：

https://blog.csdn.net/qq_26222859/article/details/80831263 

https://zhuanlan.zhihu.com/p/72378274